㈠ 大妈卖煎饼月入3万,还有哪些低成本的创业项目
现在市场上的创业项目非常多,比如餐饮、娱乐、生活用品销售等等,种类多又容易入行。如果创业,建议您根据自身的资质,选择适合自己的创业方式,如果需要资金准备,可以小额贷款。
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㈡ 五部门:禁止小贷机构对大学生放贷!大学生贷款风险有多大
大学生对网贷的危害意识薄弱,而且没有收入来源,承担风险的能力比较轻,很容易就会出现逾期的现象。媒体报道,日前银保监会联合多个部门正式发文表示,网贷和其他小额贷款机构禁止向大学生发放贷款。有媒体披露,部分小贷公司一半以上的客户,都是大学生,公司甚至专门为大学生设计贷款产品,诱导大学生进行贷款消费。这种现象,不仅为贷款机构带来巨大的坏账风险,还会对大学生群体造成巨大负担。
㈢ 如何利用大数据做金融风控
大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个,一个是精准营销,典型的场景是商品推荐和精准广告投放,另外一个是大数据风控,典型的场景是互联网金融的大数据风控。
金融的本质是风险管理,风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。
传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据,一般采用20个纬度左右的数据,利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据 纬度为十个左右,包含年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产,汽车、单位、还贷记录等,金融企业参考用户提交的数据进行打分,最后得到申请人 的信用评分,依据评分来决定是否贷款以及贷款额度。其他同信用相关的数据还有区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等。普惠在线
互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控,实际是丰富传统风控的数据纬度。互联网风控中,首先还是利用信用属性强的金融数据,判断借款人的还 款能力和还款意愿,然后在利用信用属性较弱的行为数据进行补充,一般是利用数据的关联分析来判断借款人的信用情况,借助数据模型来揭示某些行为特征和信用 风险之间的关系。
互联网金融公司利用大数据进行风控时,都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估,借款人的信用风险就被揭示的更充分,信用评分就会更加客观,接近借款人实际风险。
常用的互联网金融大数据风控方式有以下几种:
验证借款人身份
验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。企业可以借助国政通的数据来验证姓名、身份证号,借助银联数据来验证银行卡号和姓名,利用运营商数据来验证手机号、姓名、身份证号、家庭住址。
如果借款人是欺诈用户,这五个信息都可以买到。这个时候就需要进行人脸识别了,人脸识别等原理是调用国政通/公安局 API接口,将申请人实时拍摄的照片/视频同客户预留在公安的身份证进行识别,通过人脸识别技术验证申请人是否是借款人本人。
其他的验证客户的方式包括让客户出示其他银行的信用卡及刷卡记录,或者验证客户的学历证书和身份认证。
分析提交的信息来识别欺诈
大部分的贷款申请都从线下移到了线上,特别是在互联网金融领域,消费贷和学生贷都是以线上申请为主的。
线上申请时,申请人会按照贷款公司的要求填写多维度信息例如户籍地址,居住地址,工作单位,单位电话,单位名称等。如果是欺诈用户,其填写的信息往 往会出现一些规律,企业可根据异常填写记录来识别欺诈。例如填写不同城市居住小区名字相同、填写的不同城市,不同单位的电话相同、不同单位的地址街道相 同、单位名称相同、甚至居住的楼层和号码都相同。还有一些填写假的小区、地址和单位名称以及电话等。
如果企业发现一些重复的信息和电话号码,申请人欺诈的可能性就会很高。
分析客户线上申请行为来识别欺诈
欺诈用户往往事先准备好用户基本信息,在申请过程中,快速进行填写,批量作业,在多家网站进行申请,通过提高申请量来获得更多的贷款。
企业可以借助于SDK或JS来采集申请人在各个环节的行为,计算客户阅读条款的时间,填写信息的时间,申请贷款的时间等,如果这些申请时间大大小于 正常客户申请时间,例如填写地址信息小于2秒,阅读条款少于3秒钟,申请贷款低于20秒等。用户申请的时间也很关键,一般晚上11点以后申请贷款的申请 人,欺诈比例和违约比例较高。
这些异常申请行为可能揭示申请人具有欺诈倾向,企业可以结合其他的信息来判断客户是否为欺诈用户。
利用黑名单和灰名单识别风险
互联网金融公司面临的主要风险为恶意欺诈,70%左右的信贷损失来源于申请人的恶意欺诈。客户逾期或者违约贷款中至少有30%左右可以收回,另外的一些可以通过催收公司进行催收,M2逾期的回收率在20%左右。
市场上有近百家的公司从事个人征信相关工作,其主要的商业模式是反欺诈识别,灰名单识别,以及客户征信评分。反欺诈识别中,重要的一个参考就是黑名单,市场上领先的大数据风控公司拥有将近1000万左右的黑名单,大部分黑名单是过去十多年积累下来的老赖名单,真正有价值的黑名单在两百万左右。
黑名单来源于民间借贷、线上P2P、信用卡公司、小额借贷等公司的历史违约用户,其中很大一部分不再有借贷行为,参考价值有限。另外一个主要来源是催收公司,催收的成功率一般小于于30%(M3以上的),会产生很多黑名单。
灰名单是逾期但是还没有达到违约的客户(逾期少于3个月的客户),灰名单也还意味着多头借贷,申请人在多个贷款平台进行借贷。总借款数目远远超过其还款能力。
黑名单和灰名单是很好的风控方式,但是各个征信公司所拥有的名单仅仅是市场总量的一部分,很多互联网金融公司不得不接入多个风控公司,来获得更多的 黑名单来提高查得率。央行和上海经信委正在联合多家互联网金融公司建立统一的黑名单平台,但是很多互联网金融公司都不太愿意贡献自家的黑名单,这些黑名单 是用真金白银换来的教训。另外如果让外界知道了自家平台黑名单的数量,会影响其公司声誉,降低公司估值,并令投资者质疑其平台的风控水平。
利用移动设备数据识别欺诈
行为数据中一个比较特殊的就是移动设备数据反欺诈,公司可以利用移动设备的位置信息来验证客户提交的工作地和生活地是否真实,另外来可以根据设备安装的应用活跃来识别多头借贷风险。
欺诈用户一般会使用模拟器进行贷款申请,移动大数据可以识别出贷款人是否使用模拟器。欺诈用户也有一些典型特征,例如很多设备聚集在一个区域,一起 申请贷款。欺诈设备不安装生活和工具用App,仅仅安装和贷款有关的App,可能还安装了一些密码破译软件或者其他的恶意软件。
欺诈用户还有可能不停更换SIM卡和手机,利用SIM卡和手机绑定时间和频次可以识别出部分欺诈用户。另外欺诈用户也会购买一些已经淘汰的手机,其机器上面的操作系统已经过时很久,所安装的App版本都很旧。这些特征可以识别出一些欺诈用户。
利用消费记录来进行评分
大会数据风控除了可以识别出坏人,还可以评估贷款人的还款能力。过去传统金融依据借款人的收入来判断其还款能力,但是有些客户拥有工资以外的收入,例如投资收入、顾问咨询收入等。另外一些客户可能从父母、伴侣、朋友那里获得其他的财政支持,拥有较高的支付能力。
按照传统金融的做法,在家不工作照顾家庭的主妇可能还款能力较弱。无法给其提供贷款,但是其丈夫收入很高,家庭日常支出由其太太做主。这种情况,就需要消费数据来证明其还款能力了。
常用的消费记录由银行卡消费、电商购物、公共事业费记录、大宗商品消费等。还可以参考航空记录、手机话费、特殊会员消费等方式。例如头等舱乘坐次数,物业费高低、高尔夫球俱乐部消费,游艇俱乐部会员费用,奢侈品会员,豪车4S店消费记录等消费数据可以作为其信用评分重要参考。
互联网金融的主要客户是屌丝,其电商消费记录、旅游消费记录、以及加油消费记录都可以作为评估其信用的依据。有的互联金融公司专门从事个人电商消费数据分析,只要客户授权其登陆电商网站,其可以借助于工具将客户历史消费数据全部抓取并进行汇总和评分。
参考社会关系来评估信用情况
物以类聚,人与群分。一般情况下,信用好的人,他的朋友信用也很好。信用不好的人,他的朋友的信用分也很低,
参考借款人常联系的朋友信用评分可以评价借款人的信用情况,一般会采用经常打电话的朋友作为样本,评估经常联系的几个人(不超过6六个人)的信用评分,去掉一个最高分,去掉一个最低分,取其中的平均值来判断借款人的信用。这种方式挑战很大,只是依靠手机号码来判断个人信用可信度不高。一般仅仅用于反欺诈识别,利用其经常通话的手机号在黑名单库里面进行匹配,如果命中,则此申请人的风险较高,需要进一步进行调查。
参考借款人社会属性和行为来评估信用
参考过去互联网金融风控的经验发现,拥有伴侣和子女的借款人,其贷款违约率较低;年龄大的人比年龄低的人贷款违约率要高,其中50岁左右的贷款人违 约率最高,30岁左右的人违约率最低。贷款用于家庭消费和教育的贷款人,其贷款违约率低;声明月收入超过3万的人比声明月收入低于1万5千的人贷款违约率 高;贷款次数多的人,其贷款违约率低于第一次贷款的人。
经常不交公共事业费和物业费的人,其贷款违约率较高。经常换工作,收入不稳定的人贷款违约率较高。经常参加社会公益活动的人,成为各种组织会员的人,其贷款违约率低。经常更换手机号码的人贷款违约率比一直使用一个电话号码的人高很多。
午夜经常上网,很晚发微博,生活不规律,经常在各个城市跑的申请人,其带贷款违约率比其他人高30%。刻意隐瞒自己过去经历和联系方式,填写简单信 息的人,比信息填写丰富的人违约概率高20%。借款时间长的人比借款时间短短人,逾期和违约概率高20%左右。拥有汽车的贷款人比没有汽车的贷款人,贷款 违约率低10%左右。
利用司法信息评估风险
涉毒涉赌以及涉嫌治安处罚的人,其信用情况不是太好,特别是涉赌和涉毒人员,这些人是高风险人群,一旦获得贷款,其贷款用途不可控,贷款有可能不会得到偿还。
寻找这些涉毒涉赌的嫌疑人,可以利用当地的公安数据,但是难度较大。也可以采用移动设备的位置信息来进行一定程度的识别。如果设备经常在半夜出现在 赌博场所或赌博区域例如澳门,其申请人涉赌的风险就较高。另外中国有些特定的地区,当地的有一部分人群从事涉赌或涉赌行业,一旦申请人填写的居住地址或者 移动设备位置信息涉及这些区域,也要引起重视。涉赌和涉毒的人员工作一般也不太稳定或者没有固定工作收入,如果申请人经常换工作或者经常在某一个阶段没有 收入,这种情况需要引起重视。涉赌和涉毒的人活动规律比较特殊,经常半夜在外面活动,另外也经常住本地宾馆,这些信息都可以参考移动大数据进行识别。
总之,互联网金融的大数据风控采用了用户社会行为和社会属性数据,在一定程度上补充了传统风控数据维度不足的缺点,能够更加全面识别出欺诈客户,评价客户的风险水平。互联网金融企业通过分析申请人的社会行为数据来控制信用风险,将资金借给合格贷款人,保证资金的安全。
㈣ 现在有什么投资小的创业项目
想要创业,建议您选择一个合适的创业项目,看自身是否具备相关项目的资质,找对项目之后脚踏实地努力。当然创业过程中资金也是需要考虑的问题,如果您启动资金有限,可以通过小额贷款的方式来解决。
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㈤ 用户地理位置数据可用于哪些方面多选题用户地理位置数据可用于哪些方面A.小额贷款。B.交友推荐。C
摘要 选择B,C,d
㈥ 如何看待五部委明确「小额贷款公司不得向大学生发放互联网消费贷款」
不得不说,现在某些专门搞互联网消费贷款的公司简直是良心坏透了。趁着大学生还没有深入社会,便开始坑蒙拐骗,无所不用其极。不仅无限扩大他们对购物和狂欢的渴望,而且还搞出分期的形式,坑害他们提早走上“超前消费”的道路和“过度借贷”的深渊。
买东西完全不需要自己积攒的零花钱,只要身份证银行卡绑定以后,摁个按钮就可以完美解决。想花钱也不用精打细算的,喜欢什么就买什么。就算现在还不起,以后也能慢慢还!
这些公司除了能够精准营销,还可以把自己的业务落实到大学生的面前。尤其是在宿舍的大门上、厕所的墙壁上、教室的课桌上,都会或多或少地出现消费贷款的广告。也正因为它们可以明白大学生经受不住金钱的诱惑,所以才会如此大张旗鼓的招摇过市。
不过,这些显然还不是最可恨的!还没有来得及给大学生留下喘息的时间,它们就又开始早早地埋好了陷阱......
既然有人已经对借贷有了防备和抗拒心理,那么为什么不去把它包装一下,使其变成做生意?无论如何,没钱的大学生都得需要投入成本才能赚钱。如果他们赚钱了,就可以用利润轻松地归还本金;如果他们失败了,也必须要按照原先的协议进行补偿。
除此之外,我们回顾一下近几年的新闻,会更加地触目惊心。
㈦ 百行征信和央行征信有哪些区别
百行征信跟人行征信的主要区别体现在以下几个方面。
说到百行征信可能很多朋友都比较陌生,第一次听说百行征信很多人都以为这是人行征信下面的某一个征信系统,是跟人行征信一个样的, 实际上两者的差别还是很大的,这种差别主要体现在以下几个方面:
第一、发起主体不一样
人行征信的发起人是中国人民银行。百行征信主发起人是中国互联网金融协会,持股比例是36%;另外还有8家联合发起人,他们包括芝麻信用,腾讯信用,前海征信,鹏远征信,中诚征信,考拉征信,中智诚征信,北京华道征信,这8家征信公司持股比例都是8%。
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第二、机构性质不一样。
中国人民银行征信中心是中国人民银行旗下的一个平台,是直属于中国人民银行的一个事业单位,它是目前我国核心信用基础数据库,不以盈利为目的,主要是为公共提供基础信用服务,目前每个公民每年都有两次免费查询的机会。
而百行征信是由社会上一些征信机构共同组织的一个征信系统,从本质上来说就是一个企业,它是以盈利为目的的,他通过为企业以及个人提供征信信息,然后收取一定的费用(不过目前百行征信暂未对个人开放)。
第三、记录内容不一样
央行个人征信系统所记录的内容相对比较简单,包括个人一些常规的信息以及信贷、信用卡、担保、公共信息,查询记录等等。
相对来说百行征信所记录的内容就非常丰富,除了包括央行征信所记录的内容之外,百行征信还会记录更加丰富的信息,比如学历、职业、司法记录、社会信息记录、房产车产记录、公司股权、网购行为等等。然后系统会根据用户的一些信息做出一些判断和评分,比如个人发展历程,财富估值,偿债评估,个人行为特征,多头借贷,风险信息等等。
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可以说在百行征信系统之内,一个人几乎是裸奔,什么信息都有可能被记录到,百行征信所记录的证信息会更加详细,更加真实,更有利于判断个人真实的信用情况。
第四、征信信息来源不一样
人行征信的信息来源主要是一些正规金融机构的金融信息,这些金融机构包括银行,担保公司,金融服务公司,融资租赁公司,财务公司,小额贷款公司等等。
而百行征信的信息来源就比较杂 ,也比较广,一方面是来源于8大百行征信机构信息,这8大征信公司的数据来源也有很大的差异,比如芝麻信用主要覆盖的信息包括大家的借呗、花呗、备用金、网商银行等信贷信息,来自余额宝、招财宝等平台的理财信息;来自天猫、淘宝、聚划算的购物息息,来自生活缴费记录的日常信息;还有接入支付宝的各大平台信息等等。
除了8大征信机构之外,目前有很多网贷平台都接入了百行征信,这些平台的借贷信息也是百行征信的重要信息来源。目前接入百行征信的机构已经超过700家。
㈧ 官方明确小额贷款公司不得向大学生发放互联网消费贷款,这项措施有何影响
这项政策可以避免大学生深陷网贷之中,最后无法还清贷款,影响到自己的征信。大学生早就应该被禁止借网贷,早在P2P时期,就有很多网贷公司专门针对大学生群体,发放贷款,不用抵押,不用征信,只要大学生提供个人信息,就能贷款。而这些非法的P2P网贷,利息往往会很高,故意让你还不起,然后威胁你,要你去借钱还债,否则就打电话给你的亲戚朋友和同学,让他们都知道你借网贷的事情,最后这些大学生往往深陷其中,不得不四处借款,耽误了自己的学业。
㈨ 大学生互联网消费贷迎来更严监管,哪些机构受影响较大
大学生互联网消费贷迎来更严监管,一位北京互金行业从业人员表示,其公司在信贷这块没有再做学生业务,但他认为,行业内存在的普遍观点是蚂蚁集团会受到较大影响。他还认为,《通知》要求第二还款来源,对金融机构做这部分用户影响较大。
他表示,金融机构还可以做学生用户,但要求提供第二还款来源,就很麻烦,例如开信用卡需要第二还款来源——父母的确认,可能就会有一些限制,“不会那么大地扩张这部分客群。”
根据《通知》,要严格贷前资质审核,实质性审核识别大学生身份和真实贷款用途,综合评估大学生征信、收入、税务等信息,全面了解信用状况,严格落实大学生第二还款来源,通过电话等合理方式确认第二还款来源身份的真实性,获取具备还款能力的第二还款来源(父母、监护人或其他管理人等)表示同意其贷款行为并愿意代为还款的书面担保材料,严格把控大学生信贷资质。
(9)小额贷款精准营销扩展阅读
针对大学生互联网消费贷款的监管进一步加强:
3月17日,根据银保监会官方网站消息,银保监会办公厅、中央网信办秘书局、教育部办公厅、公安部办公厅、人民银行办公厅联合印发《关于进一步规范大学生互联网消费贷款监督管理工作的通知》(下称《通知》),要求加强大学生互联网消费贷款业务监督管理。
《通知》称,小额贷款公司要加强贷款客户身份的实质性核验,不得将大学生设定为互联网消费贷款的目标客户群体,不得针对大学生群体精准营销,不得向大学生发放互联网消费贷款。放贷机构外包合作机构要加强获客筛选,不得采用虚假、引人误解或者诱导性宣传等不正当方式诱导大学生超前消费、过度借贷,不得针对大学生群体精准营销,不得向放贷机构推送引流大学生。
㈩ “花呗”和“借呗”将不向大学生放款,对此你怎么看
禁止小额信贷公司准予互联网消费。 向大学生提供贷款,并禁止非执照机构为大学生提供服务, 信用服务。 《通知》还明确规定,小额信贷公司不得将大学生作为互联网消费者贷款的目标客户群,也不得准确推销该群体, 他们不得使用虚假,误导性或归纳性的宣传及其他不正当手段诱使大学生过度消费和过度借贷, 严禁任何妨碍大学生正常学习和生活的暴力收养行为。 此外,还对诸如商业银行和消费者金融之类的持牌机构进行了监管。 为了使小额信贷公司提供信贷服务,许多产品已经融入了大众的生活,例如支付宝的联白和华白产品。 其背后的经营公司是重庆蚂蚁上城小额贷款有限公司和重庆蚂蚁小额贷款有限公司贷款有限公司,网络,京东和美团等公司也有杜小曼小额贷款有限公司。
他们不得以精准营销为目标的大学生群体,也不得提供借贷机构。 推销大学生。 经纪中国记者了解到,大型互联网公司通常向其附属的互联网小额贷款公司贷款。 例如,蚂蚁集团下的“华北”标的是重庆蚂蚁小额贷款有限公司,“白白”标的是重庆蚂蚁-上城小额贷款有限公司。 京东的“白条”,“对应方为重庆两江新区盛基小额信贷有限公司。